Servicii de adnotare audio și etichetare vocală pentru inteligența artificială vocală

Seturi de date audio pregătite pentru producție în peste 150 de limbi — etichetare vocală, transcriere, diarizare a vorbitorilor și etichetare a evenimentelor acustice, furnizate de specialiști în adnotare

Contactează-ne
Adnotare audio

Ce este adnotarea audio?

Adnotarea audio este procesul de etichetare a cuvintelor rostite, a sunetelor, a vorbitorilor, a emoțiilor și a evenimentelor acustice într-un fișier audio, astfel încât modelele de învățare automată - recunoașterea automată a vorbirii (ASR), asistenții vocali, inteligența artificială conversațională și inteligența artificială generativă vocală - să poată interpreta sunetele din lumea reală. Shaip oferă adnotări audio ca serviciu gestionat în peste 150 de limbi, combinând anotatori lingviști instruiți cu instrumente asistate de inteligență artificială și un cadru de calitate 6-Sigma.

Expertiza noastră

Etichetarea/Adnotarea audio personalizată nu mai este un vis îndepărtat

Serviciile de etichetare vocală și audio au fost un punct forte al Shaip încă de la început. Dezvoltați, antrenați și îmbunătățiți IA conversațională, chatbot și motoare de recunoaștere a vorbirii cu soluțiile noastre de ultimă generație de etichetare audio și vorbire. Rețeaua noastră de lingviști calificați de pe tot globul, cu o echipă de management de proiect cu experiență, poate colecta ore de audio multilingv și poate adnota volume mari de date pentru a instrui aplicațiile cu voce. De asemenea, transcriem fișiere audio pentru a extrage informații semnificative disponibile în formate audio. Acum alegeți tehnica de etichetare audio și vorbire care se potrivește cel mai bine obiectivului dvs. și lăsați-i lui Shaip brainstormingul și aspectele tehnice.

Transcriere audio

Transcrierea vorbirii și marcarea temporală

Transcriere verbatim, non-verbatim și fonetică cu ID-uri de vorbitor și timestamp-uri la nivel de cuvânt, gata pentru antrenamentul modelelor ASR și STT. Ieșire în JSON, TextGrid, ELAN, CTM și scheme personalizate, pentru seturi de date de nivel de producție.

Etichetarea vorbirii

Etichetarea vorbirii

Etichetarea vocală sau audio este o tehnică standard de adnotare care se referă la separarea sunetelor și etichetarea cu metadate specifice. Esența acestei tehnici implică identificarea ontologică a sunetelor dintr-o bucată de audio și adnotarea lor cu acuratețe pentru a face seturile de date de antrenament mai incluzive.

Clasificare audio

Clasificarea evenimentelor acustice și a sunetelor

Etichetează sunetele care nu sunt vocale — alarme, tuse, împușcături, sunete de mașini, trafic, pași — pentru recunoașterea sunetelor ambientale, supraveghere, întreținere predictivă și inteligență artificială respiratorie clinică. Etichetă unică sau multiplă, cu taxonomii personalizate aliniate la schemele clientului și exporturi compatibile cu AudioSet.

Servicii de date audio multilingve

Adnotare audio multilingvă

Adnotatoare pentru vorbitori nativi în peste 150 de limbi și dialecte — inclusiv limbi cu resurse reduse și limbi indice — care gestionează înregistrări cu comutare de cod, accente regionale și terminologie specifică culturii. Utile acolo unde implementările globale de inteligență artificială vocală necesită o acoperire lingvistică pe care furnizorii care oferă exclusiv limba engleză sau o singură locație nu o pot susține.

Limbajul natural

Enunțarea Limbajului Natural (NLU) și Adnotarea Intenției

Etichetarea intenției, entității și sloturilor în limbajul vorbit, cu straturi dialectale, semantice și de sentiment. Formatul setului de date alimentează chatboții, sistemele IVR, asistenții vocali și agenții vocali generativi antrenați să gestioneze conversații reale, inclusiv schimbarea codului între două sau mai multe limbi în cadrul unei singure enunțuri.

Adnotare cu mai multe etichete

Multi-etichetă
adnotare

Adnotarea datelor audio prin recurgerea la mai multe etichete este importantă pentru a ajuta modelele să diferențieze sursele audio care se suprapun. În această abordare, un set de date audio poate aparține uneia sau mai multor clase, care trebuie să fie transmise în mod explicit modelului pentru o mai bună luare a deciziilor.

Diarizarea difuzoarelor

Jurnalizare și identificare a vorbitorului

Detectarea limitelor care împarte înregistrările lungi — conversații în call center, consultații clinice, întâlniri — în segmente omogene per vorbitor. Include etichetarea pe sex, grupă de vârstă și limbă acolo unde este necesar, ajutând modelele să atribuie cu precizie vorbirea în medii cu mai mulți vorbitori.

Transcrierea fonetică

Transcriere fonetică

Spre deosebire de transcrierea obișnuită care convertește sunetul într-o secvență de cuvinte, o transcriere fonetică notează modul în care sunt pronunțate cuvintele și reprezintă vizual sunetele folosind simboluri fonetice. Transcrierea fonetică face mai ușor de observat diferența de pronunție a aceleiași limbi în mai multe dialecte.

Adnotare audio pentru IA generativă și multimodală

Etichetare specializată pentru inteligență artificială vocală generativă, RLHF pentru ieșiri audio, date de antrenament multimodal care combină vorbirea cu text sau video și pregătirea setului de date TTS. Include perechi audio cu răspuns prompt, clasificarea preferințelor și etichete de stil/ton pentru reglarea fină a modelelor conversaționale și de clonare vocală.

Tipuri de clasificare audio

Clasificarea datelor acustice

Sunetele sunt clasificate în funcție de mediul de înregistrare — școli, locuințe, cafenele, transport public, vehicule — pentru a antrena recunoașterea vorbirii, asistenții virtuali, bibliotecile audio și sistemele de supraveghere care trebuie să recunoască contextul, nu doar cuvintele.

Evenimentele sonore care nu sunt muzicale și nu sunt vorbire - claxoane, sirene, împușcături, geamuri sparte, copii care se joacă, utilaje - sunt etichetate pentru securitate bazată pe inteligență artificială, mentenanță predictivă și implementări în orașe inteligente, unde clasificarea bazată pe tipare nu se aplică.

 Etichete de gen, instrument, stare de spirit, tempo și ansamblu pentru biblioteci muzicale, sisteme de recomandare, detectarea drepturilor de autor și moderarea conținutului. Include etichetare multi-etichetă pentru piese care acoperă genuri sau stări de spirit.

Intenția și sensul sunt extrase la nivel de enunț - dialect, semantică, accentu, ton - pentru a alimenta chatboții, asistenții vocali și inteligența artificială conversațională care răspund la modul în care se spune ceva, nu doar la ceea ce se spune.

Instrument de adnotare vocală și audio, alimentat de Inteligența umană

În ciuda colectării datelor pe termen lung, nu se așteaptă ca modelele de învățare automată să înțeleagă contextul și relevanța în mod independent. Chiar dacă ar fi implementate modele NLP cu auto-învățare, faza inițială a antrenamentului sau, mai degrabă, a învățării supravegheate ar necesita ca acestea să fie alimentate cu resurse audio stratificate prin metadate.

Aici intervine Shaip, punând la dispoziție seturi de date de ultimă generație pentru antrenarea configurațiilor de inteligență artificială și învățare automată, conform cazurilor de utilizare standard. Forța noastră de muncă profesionistă și o echipă de experți în adnotare sunt mereu la lucru pentru a eticheta și clasifica datele vocale în depozite relevante.

Adnotare vorbire
  • Îmbogățiți configurațiile de procesare a limbajului natural cu date audio granulare
  • Experimentați facilitățile de adnotare în persoană și la distanță
  • Explorați cele mai bune tehnici de eliminare a zgomotului, cum ar fi adnotarea cu mai multe etichete, practică

Motive pentru a alege Shaip ca partener de încredere pentru adnotări audio

oameni

oameni

Echipe dedicate și pregătite:

  • Peste 30,000 de colaboratori pentru crearea datelor, etichetare și asigurare a calității
  • Echipa de management de proiect acreditată
  • Echipa de dezvoltare a produselor cu experiență
  • Echipa Talent Pool Sourcing & Onboarding

Etape

Etape

Cea mai mare eficiență a procesului este asigurată cu:

  • Proces robust 6 Sigma Stage-Gate
  • O echipă dedicată de centuri negre 6 Sigma – proprietari cheie de proces și conformitate cu calitatea
  • Îmbunătățire continuă și buclă de feedback

Platformă

Platformă

Platforma patentata ofera beneficii:

  • Platformă end-to-end bazată pe web
  • Calitate impecabilă
  • TAT mai rapid
  • Livrare fără întreruperi

De ce ar trebui să externalizați etichetarea/adnotarea datelor audio

Echipa dedicată

Se estimează că oamenii de știință de date își petrec peste 80% din timp cu curățarea și pregătirea datelor. Cu externalizarea, echipa dvs. de oameni de știință în date se poate concentra pe continuarea dezvoltării algoritmilor robusti, lăsând partea plictisitoare a jobului, în seama noastră.

Calitate mai buna

Experții de domeniu dedicați, care adnotă zi de zi și zi de zi, vor face - în orice zi - o treabă superioară în comparație cu o echipă, care trebuie să se adapteze sarcinilor de adnotare în programul lor încărcat. Inutil să spun că are ca rezultat o producție mai bună.

Scalabilitate

Chiar și un model mediu de învățare automată (ML) ar necesita etichetarea unor cantități mari de date, ceea ce presupune ca companiile să atragă resurse de la alte echipe. Cu consultanții de adnotare a datelor ca noi, oferim experți în domeniu care lucrează cu dedicație la proiectele dvs. și pot scala cu ușurință operațiunile pe măsură ce afacerea dvs. crește.

Eliminați părtinirea internă

Motivul pentru care modelele de inteligență artificială eșuează este că echipele care lucrează la colectarea și adnotarea datelor introduc neintenționat prejudecăți, deformând rezultatul final și afectând acuratețea. Cu toate acestea, furnizorul de adnotări de date face o treabă mai bună la adnotarea datelor pentru o precizie îmbunătățită, eliminând ipotezele și părtinirile.

Servicii oferite

Colectarea expertă a datelor de imagine nu este completă pentru setări AI complete. La Shaip, puteți chiar să luați în considerare următoarele servicii pentru a face modelele mult mai răspândite decât de obicei:

Adnotare text

Servicii de adnotare text

Suntem specializați în pregătirea instruirii datelor textuale prin adnotarea unor seturi de date exhaustive, folosind adnotarea entităților, clasificarea textului, adnotarea sentimentelor și alte instrumente relevante.

Află mai multe
Adnotare imagine

Servicii de adnotare a imaginilor

Ne mândrim cu etichetarea, seturile de date de imagini segmentate pentru a pregăti modele de viziune computerizată cu discernământ. Unele dintre tehnicile relevante includ recunoașterea limitelor și clasificarea imaginilor.

Află mai multe
Adnotare video

Servicii de adnotare video

Shaip oferă servicii de etichetare video de ultimă generație pentru antrenarea modelelor Computer Vision.
Scopul aici este de a face seturile de date utilizabile cu instrumente precum recunoașterea modelelor, detectarea obiectelor și multe altele.

Află mai multe

Resurse recomandate

ai conversațional
Ghidul cumpărătorului

Ghidul cumpărătorului pentru IA conversațională

Chatbot-ul cu care ați conversat rulează pe un sistem AI conversațional avansat, care este antrenat, testat și construit folosind tone de seturi de date de recunoaștere a vorbirii

Află mai multe
Colectarea datelor despre vorbire
ofertele

Servicii de colectare a datelor de vorbire pentru AI dvs

Shaip oferă servicii de colectare a datelor de vorbire/audio de la capăt la capăt în peste 150 de limbi pentru a permite tehnologiilor activate prin voce să răspundă unui set divers de public de pe tot globul.

Află mai multe
Servicii de adnotare audio
Blog

Ce este adnotarea audio/voce cu exemplu

Cu toții i-am pus Alexa (sau altor asistenți vocali) câteva întrebări deschise. Alexa, este deschisă cea mai apropiată pizzerie? Alexa, ce restaurant din locația mea oferă livrare gratuită la adresa mea?

Află mai multe

Clienți prezentați

Împuternicirea echipelor să construiască produse AI de top la nivel mondial.

Obțineți experți în adnotări audio la bord.

Acum pregătiți seturi de date audio bine cercetate, granulare, segmentate și cu mai multe etichete pentru AI inteligente

Contactează-ne
Adnotarea audio este procesul de etichetare a cuvintelor rostite, a sunetelor, a vorbitorilor, a emoțiilor și a evenimentelor acustice într-un fișier audio, astfel încât modelele de învățare automată să poată interpreta sunetul din lumea reală. Transcrierea convertește doar vorbirea în text - adnotarea merge mai departe prin etichetarea persoanei care vorbește, a limbii folosite, a emoțiilor sau sunetelor de fundal prezente și a locului în care se produce fiecare eveniment în sunet. Asistenții vocali, sistemele ASR și inteligența artificială conversațională au nevoie de audio adnotat, nu doar transcris.
Shaip oferă servicii de transcriere a vorbirii cu marcare temporală, diarizare și identificare a vorbitorilor, clasificare a evenimentelor acustice și a sunetelor, adnotare a enunțurilor în limbaj natural (NLU) și a intenției, transcriere fonetică, adnotare multi-etichetă pentru surse audio suprapuse, adnotare audio multilingvă în peste 150 de limbi și etichetare specializată pentru inteligența artificială vocală generativă, inclusiv clasificarea preferințelor RLHF și pregătirea setului de date TTS. Adnotarea este livrată ca serviciu gestionat, cu echipe dedicate opționale.
 
Shaip oferă suport pentru adnotarea audio pentru inteligența artificială vocală în domeniul sănătății și clinicii (inclusiv detectarea evenimentelor respiratorii și dictarea de către medic), inteligența artificială conversațională și asistenții vocali, ASR/STT pentru medii multilingve și zgomotoase, analize pentru centre de apel, voce în cabină pentru mașini și inteligență artificială vocală generativă, inclusiv TTS și clonare vocală. Fiecare verticală este susținută de anotatori cu experiență în domeniu și, acolo unde este necesar, de conformitatea cu cadrul denumit, cum ar fi HIPAA, pentru sarcinile de lucru clinice.
 
Adnotarea audio la Shaip se desfășoară conform unui cadru de calitate 6-Sigma în etape, cu revizuire pe mai multe niveluri: autoverificare a adnotatorilor, evaluare inter pares, audit de specialitate și eșantionare statistică. Acordul inter-adnotatori este măsurat și, de obicei, menținut la peste 95%, în funcție de complexitatea sarcinii. Adnotatorii de la vorbitori nativi sunt utilizați pentru fiecare limbă, pre-adnotarea asistată de inteligență artificială reduce varianța, iar o echipă dedicată de experți în centuri negre 6-Sigma deține cicluri de conformitate a proceselor și de îmbunătățire continuă.
 
Rețeaua de anotatori Shaip acoperă peste 150 de limbi și dialecte, inclusiv toate limbile majore europene, est-asiatice și din Orientul Mijlociu, limbi indice, limbi africane și câteva limbi cu resurse reduse. Înregistrările cu comutare de cod - unde două limbi alternează într-o singură enunțare - sunt gestionate de anotatori multilingvi, ceea ce este esențial pentru implementările globale de inteligență artificială vocală care deservesc utilizatori bilingvi sau multilingvi.
 
Da. Fluxurile de lucru pentru adnotarea audio se desfășoară în cadrul unui sistem de management al securității informațiilor certificat ISO 27001, sunt conforme cu HIPAA pentru informațiile medicale protejate, inclusiv redactarea PHI, și sunt conforme cu GDPR pentru persoanele vizate rezidente în UE. Controalele de acces și jurnalele de audit sunt aliniate la SOC 2, iar pentru cele mai sensibile seturi de date se pot aranja echipe de adnotatori dedicați, cu obligații de confidențialitate sau adnotări locale.
Inteligența artificială generativă a vocii și modelele vocale de dimensiuni mari necesită date care depășesc transcrierea standard. Shaip oferă perechi audio cu răspuns prompt, clasificarea preferințelor RLHF pentru ieșirile vocale, corpora etichetată pentru mai mulți vorbitori pentru clonarea vocii, etichetarea stilului vocal și a emoțiilor și pregătirea setului de date TTS. Rezultatele sunt livrate în formate compatibile cu canalele comune de reglare fină, cu diversitatea lingvistică și culturală controlată între vorbitori pentru a reduce eroarea modelului.
 
Da. Canalul de adnotare Shaip acceptă suprapuneri de zgomot de fundal, comutare de cod, condiții de înregistrare pe teren și terminologie specifică domeniului - medical, juridic, financiar, auto și industrial. Taxonomiile evenimentelor acustice pot fi adaptate la cazul de utilizare al clientului, de la evenimente respiratorii clinice (tuse, respirație șuierătoare) la sunete industriale (alarme, utilaje) și evenimente relevante pentru securitate (împușcături, spargere de geamuri), cu exporturi personalizate sau compatibile cu AudioSet.
 

Oferă date etichetate pentru a ajuta sistemele să identifice cuvinte, accente și intenție, îmbunătățind transcrierea și înțelegerea.

Printre provocări se numără gestionarea accentelor și dialectelor. Shaip gestionează acest aspect cu ajutorul unor lingviști globali și al unor procese scalabile.